亚马逊的ML大学正在向公众开放其在线课程
亚马逊正在寻找一位充满激情、才华横溢、富有创造力的科学家，以帮助建立行业领先的语音和语言技术。我们的使命是突破自动语音识别(ASR)、自然语言理解(NLU)和音频信号处理的极限，为我们的客户提供最好的体验。作为一名语音和语言科学家，您将与才华横溢的同行合作，开发新颖的算法和建模技术，以推动口语理解的最先进水平。您的工作将以利用语音和语言技术的新颖产品和服务的形式直接影响我们的客户。您将利用亚马逊的异构数据源和大规模计算资源来加速口语理解的进步。您将指导初级科学家，创造和推动新的计划。我们正在招聘口语理解的所有领域：ASR、NLU、文本到语音(TTS)和对话管理。
你受到发明的启发了吗？通过团队合作解决问题在你的基因里有吗？你喜欢看看你的工作如何影响大局的想法吗？对这些回答中的任何一个都是肯定的，你就会很适合亚马逊机器人公司(Amazon Robotics)。我们是一支精明的实干家团队，热情工作，应用机器人和软件领域的尖端技术来解决现实世界的挑战，这些挑战将以我们甚至无法想象的方式改变我们客户的体验。我们每天都在发明新的改进。我们是Amazon Robotics，我们将以有价值、有成就感和趣味性的方式为您提供您与我们一起发明所需的工具和支持。POSITION OVERVIEWTAmazon Robotics的技术运营制造团队正在寻找一名经验丰富、注重结果的数据科学家来解决制造业中的难题。数据的范围从机械尺寸数据到复杂的机电测试结果，其中包含一些介于两者之间的数据。我们的团队正在寻找一名数据科学家，以从这些数据中获得洞察力，并通过白皮书、演示文稿和生产就绪模型交流结果。该职位将与软件、硬件测试、制造和设计方面的工程师进行沟通。我们的方法包括软件工程和数据科学相结合的团队中的实验设计、统计建模、机器学习、财务分析和数据可视化。成功的应聘者应该具有商业分析、数据科学和数据可视化方面的背景。我们正在寻找能够选择和使用正确工具来澄清复杂问题并帮助推动决策的万事通。虽然我们不能假定精通所有领域，但成功的团队成员可以在多个领域熟练地发言和工作。这一角色的关键战略目标包括：·了解制造失败的驱动因素、影响和关键影响。·优化缺陷产品识别以提高客户满意度。·使用基于科学的方法和决策推动大规模行动以提高制造产量。·帮助构建从多个模型获取输入并实时做出决策的生产系统。·自动化生产中算法的反馈循环。·利用亚马逊系统和工具有效地工作。
亚马逊的全球员工构成令人难以置信地复杂，每一条业务线都有独特的问题需要解决。全球人才管理(GTM)科学支持人才管理产品背后的科学和分析，使亚马逊能够招聘、留住和发展其全球员工。GTM Science构建了与此产品套件集成的模型，并帮助亚马逊的领导者了解和影响其员工队伍的发展方向。我们在GTM Science的愿景是使用机器学习和科学为我们的每个大规模客户(从经理到高级商业领袖)提供最具影响力和个性化的见解。为了支持这一点，将需要一套丰富的模型，这些模型来自机器学习、统计学和决策理论的不同领域，以构建产品解决方案。我们正在寻找一位经验丰富的机器学习科学家来领导项目，使用来自一系列领域的技术来开发洞察力，这些领域包括监督和非监督学习、因果推理、图形上的机器学习、强化学习等，这些都是在丰富和新颖的数据集上进行的。正在进行的工作包括一套人才流动预测模型、亚马逊公司之间互动的组织网络分析、为客户识别深入的个性化洞察力、构建新的基于科学的洞察力产品以提供商业价值，以及与我们的开发和产品团队合作将这些模型集成到生产系统中。该角色涉及在高能见度环境中与其他科学家、开发人员和亚马逊高级业务领导人合作。作为高级应用科学家
您是否热衷于利用您的数据科学技能来产生大规模影响？您是否喜欢开发创新的算法、优化和预测模型来生成洞察力和建议，以供数百万亚马逊销售合作伙伴和FBA运营团队使用，以提升客户影响力？10个国家/地区的200多万卖家将其产品列在Amazon Marketplace上销售。为了满足我们卖家的需求，我们聪明的、以客户为中心的员工不断创新，并在新想法的基础上再接再厉。Amazon Fulfment by Amazon(FBA)是亚马逊为我们的卖家提供的一项服务。FBA入站分析和数据科学团队与FBA入站产品管理团队合作，通过影响成本、速度和FBA供应网络容量之间的正确权衡，优化供应链成本和交货期变异性。我们正在寻找一名积极进取的数据科学家，以构建、优化和生产尖端机器学习模型。成功的应聘者应具备很强的量化、数据挖掘、统计建模、机器学习技能，并能从容不迫地促进从概念到执行的构思和工作。该职位将与产品管理、工程、供应链优化和财务团队合作，增强利用一系列数据科学方法解决全球FBA入站网络复杂问题的短期和长期业务用例。合格的候选人必须具有开发和管理中大型模型和方法的能力，这些模型和方法既有统计基础，又有功能性和实用性。必须具备较强的书面和口头沟通能力，具备与客户沟通和协作以推动改进的能力。具有高度的求知欲，能够快速学习新概念/框架、算法和技术。FBA入站数据科学家的主要职责包括：·研究机器学习算法，并通过针对FBA业务问题量身定做来实施·操作/挖掘来自大型数据库(RedShift、SQL Server)的数据，并为模型训练数据集创建自动化管道·与BI/数据工程团队协作，推动新数据的收集和现有数据源的改进，以不断提高数据质量·通过分析客户行为和收集企业主的需求来提高模型可用性。整合新的数据源并实施创造性的方法以提高模型性能·帮助构建生产级系统以支持决策，目标是优化FBA入站业务目标，以改善客户体验并发展亚马逊业务·创建并跟踪模型预测/建议的准确性和性能。重新培训模型和研究流程优化·通过指导、反馈和分析培养持续改进工程的文化。·领导为团队大规模协作和共享代码的机器学习基础架构和流程的设置为了帮助描述我们面临的一些挑战，我们在亚马逊制作了一段关于供应链优化的短片-http://bit.ly/amazon-scotAmazon是一个平等的机会-肯定行动雇主-少数/女性/残疾/退伍军人。
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